Add README_ja.md (#2787)
This commit is contained in:
Ikko Eltociear Ashimine
GitHub
parent
c9c867664e
commit
ee6a28b565
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@ -2,6 +2,7 @@
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🌍 [READ THIS IN ENGLISH](README_en.md)
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🌍 [日本語で読む](README_ja.md)
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📃 **LangChain-Chatchat** (原 Langchain-ChatGLM)
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@ -1,6 +1,7 @@
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🌍 [中文文档](README.md)
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🌍 [日本語で読む](README_ja.md)
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📃 **LangChain-Chatchat** (formerly Langchain-ChatGLM):
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@ -0,0 +1,158 @@
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🌍 [中文文档](README.md)
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🌍 [READ THIS IN ENGLISH](README_en.md)
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📃 **LangChain-Chatchat** (旧名 Langchain-ChatGLM):
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LLM アプリケーションは、Langchain とオープンソースまたはリモートの LLM API に基づいて、知識と検索エンジンベースの QA を実装することを目的としています。
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## 目次
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- [イントロ](README_ja.md#イントロ)
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- [ペインポイントへの対応](README_ja.md#ペインポイントへの対応)
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- [クイックスタート](README_ja.md#クイックスタート)
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- [1. 環境セットアップ](README_ja.md#環境セットアップ)
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- [2. モデルをダウンロード](README_ja.md#モデルをダウンロード)
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- [3. ナレッジベースと設定ファイルの初期化](README_ja.md#ナレッジベースと設定ファイルの初期化)
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- [4. ワンクリック起動](README_ja.md#ワンクリック起動)
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- [5. 起動インターフェースの例](README_ja.md#起動インターフェースの例)
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- [お問い合わせ](README_ja.md#お問い合わせ)
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## イントロ
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🤖️ [langchain](https://github.com/hwchase17/langchain) のアイデアを用いて実装された、ローカルナレッジベースに基づく Q&A アプリケーション。
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目標は、中国のシナリオとオープンソースモデルに親和性があり、オフラインとオンラインの両方で実行可能な KBQA（ナレッジベースの Q&A）ソリューションを構築することです。
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💡 [document.ai](https://github.com/GanymedeNil/document.ai) と [ChatGLM-6B Pull Request](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/pull/216) に触発され、
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プロセス全体を通してオープンソースモデルまたはリモート LLM api を使用して実装することができるローカルナレッジベースの質問応答アプリケーションを構築します。
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このプロジェクトの最新バージョンでは、[FastChat](https://github.com/lm-sys/FastChat) を使用して、Vicuna、Alpaca、LLaMA、Koala、RWKV、その他多くのモデルにアクセスしています。
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このプロジェクトは [langchain](https://github.com/langchain-ai/langchain) に依存し、[FastAPI](https://github.com/tiangolo/fastapi) に基づいて提供されるAPIを通してサービスを呼び出したり、
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[Streamlit](https://github.com/streamlit/streamlit) に基づいて WebUI を使ったりすることをサポートしています。
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✅ オープンソースの LLM と Embedding モデルに依存して、このプロジェクトはフルプロセスの **オフラインプライベートデプロイメント** を実現することができます。
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同時に、本プロジェクトは OpenAI GPT API や Zhipu API の呼び出しにも対応しており、今後も様々な機種やリモート API へのアクセスを拡大していきます。
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⛓️ このプロジェクトの実施原則を下のグラフに示します。主なプロセスは以下の通りです:
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ファイルの読み込み -> テキストの読み込み -> テキストのセグメンテーション -> テキストのベクトル化 -> 質問のベクトル化 -> 質問ベクトルと最も似ている `top-k` をテキストベクトルでマッチング -> マッチしたテキストをコンテキストと質問として `prompt` に追加 -> 回答を生成するために `LLM` に送信。
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📺[video introduction](https://www.bilibili.com/video/BV13M4y1e7cN/?share_source=copy_web&vd_source=e6c5aafe684f30fbe41925d61ca6d514)
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文書プロセスの側面からの主なプロセス分析:
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🚩 トレーニングやファインチューニングはプロジェクトには含まれないが、これらを行うことで必ずパフォーマンスを向上させることができます。
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🌐 [AutoDL イメージ](registry.cn-beijing.aliyuncs.com/chatchat/chatchat:0.2.5)がサポートされ、v13 では v0.2.9 にアップデートされました。
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🐳 [Docker イメージ](registry.cn-beijing.aliyuncs.com/chatchat/chatchat:0.2.7)
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## ペインポイントへの対応
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このプロジェクトは、完全にローカライズされた推論によってナレッジベースを強化するソリューションであり、特にデータセキュリティと企業向けのプライベートな展開の問題に取り組んでいます。
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このオープンソースソリューションは Apache ライセンスに基づき、無償で商用利用できます。
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私たちは、市場で入手可能な主流のローカル大予言モデルや Embedding モデル、オープンソースのローカルベクターデータベースをサポートしています。
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対応機種とデータベースの詳細については、[Wiki](https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat/wiki/) をご参照ください。
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## クイックスタート
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### 環境セットアップ
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まず、マシンにPython 3.10がインストールされていることを確認してください。
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```
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$ python --version
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Python 3.10.12
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```
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次に、仮想環境を作成し、プロジェクトの依存関係を仮想環境内にインストールする。
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```shell
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# リポジトリをクローン
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$ git clone https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat.git
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# ディレクトリに移動
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$ cd Langchain-Chatchat
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# すべての依存関係をインストール
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$ pip install -r requirements.txt
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$ pip install -r requirements_api.txt
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$ pip install -r requirements_webui.txt
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# デフォルトの依存関係には、基本的な実行環境(FAISS ベクターライブラリ)が含まれます。milvus/pg_vector などのベクターライブラリを使用する場合は、requirements.txt 内の対応する依存関係のコメントを解除してからインストールしてください。
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```
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LangChain-Chachat `0.2.x` シリーズは Langchain `0.0.x` シリーズ用です。Langchain `0.1.x` シリーズをお使いの場合は、ダウングレードする必要があります。
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### モデルをダウンロード
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このプロジェクトをローカルまたはオフライン環境で実行する必要がある場合は、まずプロジェクトに必要なモデルをダウンロードする必要があります。
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通常、オープンソースの LLM と Embedding モデルは Hugging Face からダウンロードできる。
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このプロジェクトで使用されているデフォルトの LLM モデルである [THUDM/chatglm2-6b](https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b)と、Embedding モデル [moka-ai/m3e-base](https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base) を例にとると、次のようになります:
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モデルをダウンロードするには、まず [Git LFS](https://docs.github.com/zh/repositories/working-with-files/managing-large-files/installing-git-large-file-storage) をインストールし、次のように実行する必要があります:
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```Shell
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$ git lfs install
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$ git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b
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$ git clone https://huggingface.co/moka-ai/m3e-base
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```
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### ナレッジベースと設定ファイルの初期化
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以下の手順に従って、ナレッジベースと設定ファイルを初期化してください:
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```shell
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$ python copy_config_example.py
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$ python init_database.py --recreate-vs
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```
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### ワンクリック起動
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プロジェクトを開始するには、次のコマンドを実行します:
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```shell
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$ python startup.py -a
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```
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### 起動インターフェースの例
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1. FastAPI docs インターフェース
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2. webui ページ
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- Web UI ダイアログページ:
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- Web UI ナレッジベースマネジメントページ:
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### 注
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上記の手順はクイックスタートのために提供されています。より多くの機能が必要な場合や、起動方法をカスタマイズしたい場合は、[Wiki](https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat/wiki/) を参照してください。
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## お問い合わせ
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### Telegram
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[](https://t.me/+RjliQ3jnJ1YyN2E9)
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### WeChat グループ
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### WeChat 公式アカウント
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